from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成一个随机的二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000,  # 样本数量
                           n_features=20,   # 特征数量
                           n_informative=2, # 用于生成模型的特征数量
                           n_redundant=10,  # 冗余特征数量
                           random_state=42) # 随机种子

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

# 创建随机森林分类器实例
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100,  # 树的数量
                             max_depth=4,       # 树的最大深度
                             random_state=42)   # 随机种子

# 使用训练数据拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
print("y_pred", y_pred)
# 计算并打印准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型的准确率为: {accuracy:.2f}")